数据挖

心心念念的数据挖来了，蛙数据

之前一直恐惧代码，但是说来好笑，我是计算机专业，半道出家。。。其实仔细想想，SQL又何尝不是一门编程呢，静心，面对

这一周到了重头戏，也是我希望今后发展的方向，数据挖掘

学习了数据挖掘和数据分析的区别：数据挖掘不追求可解释性，追求的是准确性，但是数据分析是数据挖掘的基础，数据挖掘需要掌握数据分析常用的python和统计概率两大工具。

以最小二乘回归分析为例，了解了什么是梯度，如何叫梯度下降法以及常用的代价函数，激活函数，虽然内容比较老，但是很基础。

之前有人一直在说数据挖掘的模型都已经编好了感觉数据挖掘没啥技术含量了，直接调用包就行，但是我却得到了不一样的答案：在数据挖掘中，模型的好坏取决于你数据特征处理的如何，数据和特征决定了算法准确度的上限，而模型只是无线逼近于这个上限！

所以我觉得做数据挖掘，最重要的是掌握数据特征的处理手段，我拿到数据知道这类数据该如何处理。（不知道这样想对不对。。。。）

所以当前的职业规划是做两年数据分析就往数据挖掘上面前进，不知道各位路过的大神有啥意见和想法没有，请不吝赐教，一起交流一下哈~~~